Автор работы: Пользователь скрыл имя, 27 Мая 2012 в 07:44, контрольная работа
С незапамятных времен человечество осуществляло учет многих сопутствующих его жизнедеятельности явлений и предметов и связанные с ним вычисления. Люди получали разносторонние, хотя и различающиеся полнотой на различных этапах общественного развития, данные, учитывавшиеся повседневно в процессе принятия хозяйственных решений, а в обобщенном виде и на государственном уровне- при определении русла экономической и социальной политики и характера внешнеполитической деятельности.
Теоретическая часть 3
Введение 3
1. Статистическое наблюдение 5
2. Статистика государственных финансов 11
2.1. Задачи статистики государственных финансов. 11
2.2. Определения и показатели статистики государственного бюджета 12
2.3. Бюджетная классификация и особенности статистики государственного бюджета Российской Федерации. 18
Заключение 21
Практическая часть 22
1. Выполнение типологической группировки 22
2. Выполнение структурной группировки 31
3. Выполнение аналитической группировки 32
4. Построение вариационных частотных и кумулятивных рядов распределения, их представление и анализ 33
5. Определение взаимосвязи между признаками 35
Список использованной литературы 38
Для проведения аналитической группировки в качестве результативного признака выберем рыночную стоимость предприятия, а в качестве факторного – чистую прибыль.
Для выполнения группировки разделим предприятия на 6 групп по чистой прибыли с равными интервалами.
Таблица 5 – Группировка предприятий по чистой прибыли
Номер группы |
Количество единиц |
Границы интервала |
Общая рыночная стоимость предприятия |
Суммарная чистая прибыль |
Общая сумма выплаченных дивидендов |
Общая выручка от реализации продукции |
Суммарная себестоимость сырья, материалов |
Суммарная валовая прибыль | |
нижняя |
верхняя | ||||||||
1 |
9 |
4040 |
4575 |
8936150 |
38490 |
11660 |
58070280 |
3603830 |
1807720 |
2 |
7 |
4575 |
5110 |
7514560 |
34000 |
10090 |
48833110 |
3211350 |
1611980 |
3 |
8 |
5110 |
5645 |
8932530 |
43080 |
12570 |
58048300 |
4096040 |
2051340 |
4 |
8 |
5645 |
6180 |
9289400 |
47240 |
13620 |
60367980 |
4514410 |
2263440 |
5 |
10 |
6180 |
6715 |
12318120 |
64320 |
18350 |
80051190 |
6172590 |
3093380 |
6 |
8 |
6715 |
7250 |
10035560 |
56190 |
15860 |
65217860 |
5414700 |
2715220 |
Итого |
50 |
32265 |
35475 |
57026320 |
283320 |
82150 |
370588720 |
27012920 |
13543080 |
По данным таблицы 5 построим гистограмму распределения рыночной стоимости предприятия по чистой прибыли (рис. 1).
Рисунок 1 – Гистограмма распределения рыночной стоимости по чистой прибыли, тыс. руб.
Следовательно, можно сделать вывод о наличии нелинейной зависимости рыночной стоимости предприятия от чистой прибыли
Для сгруппированного факторного признака «численность работников» проведем эмпирическое исследование с помощью определения частотных характеристик ряда распределения и графического представления результатов расчетов.
На основе частоты ni рассчитаем частость:
а также накопленные частоты и частости. (табл. 6)
Таблица 6 – Расчет частотных характеристик предприятий по чистой прибыли
Номер группы |
Границы интервала |
Середина интервала |
Кол-во единиц (частота) |
Частость |
Накопленная частота |
Накопленная частость | |
нижняя |
верхняя | ||||||
1 |
4040 |
4575 |
4307,5 |
9 |
0,18 |
9 |
0,18 |
2 |
4575 |
5110 |
4842,5 |
7 |
0,14 |
16 |
0,32 |
3 |
5110 |
5645 |
5377,5 |
8 |
0,16 |
24 |
0,48 |
4 |
5645 |
6180 |
5912,5 |
8 |
0,16 |
32 |
0,64 |
5 |
6180 |
6715 |
6447,5 |
10 |
0,2 |
42 |
0,84 |
6 |
6715 |
7250 |
6982,5 |
8 |
0,16 |
50 |
1 |
Итого |
32265 |
35475 |
- |
50 |
1 |
50 |
1 |
По данным таблицы построим гистограмму, полигон частот и кумуляту распределения количества предприятий по чистой прибыли (рис. 2, 3, 4)
Рисунок 2 – Гистограмма распределения количества предприятий по чистой прибыли
Рисунок 3 – Полигон частот распределения количества предприятий по чистой прибыли.
Рисунок 4 – Кумулята распределения количества предприятий по чистой прибыли.
Для выявления взаимосвязи между рыночной стоимости предприятия и чистой прибылью построим эмпирический график зависимости (рис.5).
Рисунок 5 – эмпирическая зависимость рыночной стоимости предприятия от чистой прибыли
Предположительно имеется линейная зависимость между изучаемыми результативным и факторным признаками. Уравнение линии регрессии в данном случае будет выглядеть следующим образом:
y=a+bx,
где y – теоретическое значение результативного признака;
x – факторный признак;
a и b – значение коэффициентов регрессии, определяемое по формулам:
Для расчетов построим вспомогательную таблицу 7.
Таблица 7 – Исходные и расчетные данные для определения коэффициентов уравнения регрессии
№ |
Чистая прибыль (х) |
Рыночная стоимость предприятия (y) |
х² |
y² |
xy |
1 |
4040 |
1041590 |
16321600 |
1084909728100 |
17000415344000 |
2 |
4090 |
945940 |
16728100 |
894802483600 |
15823778914000 |
3 |
4140 |
890550 |
17139600 |
793079302500 |
15263670780000 |
4 |
4190 |
930980 |
17556100 |
866723760400 |
16344377978000 |
5 |
4250 |
1034670 |
18062500 |
1070542008900 |
18688726875000 |
6 |
4300 |
1110900 |
18490000 |
1234098810000 |
20540541000000 |
7 |
4410 |
1004550 |
19448100 |
1009120702500 |
19536588855000 |
8 |
4510 |
941580 |
20340100 |
886572896400 |
19151831358000 |
9 |
4560 |
1035390 |
20793600 |
1072032452100 |
21529485504000 |
10 |
4620 |
1128780 |
21344400 |
1274144288400 |
24093131832000 |
11 |
4670 |
1137350 |
21808900 |
1293565022500 |
24804352415000 |
12 |
4770 |
970690 |
22752900 |
942239076100 |
22086012501000 |
13 |
4830 |
961460 |
23328900 |
924405331600 |
22429804194000 |
14 |
4980 |
1177900 |
24800400 |
1387448410000 |
29212391160000 |
15 |
5040 |
1116610 |
25401600 |
1246817892100 |
28363680576000 |
16 |
5090 |
1021770 |
25908100 |
1044013932900 |
26472119337000 |
17 |
5140 |
985190 |
26419600 |
970599336100 |
26028325724000 |
18 |
5190 |
1045130 |
26936100 |
1092296716900 |
28151726193000 |
19 |
5300 |
1210490 |
28090000 |
1465286040100 |
34002664100000 |
20 |
5350 |
1167120 |
28622500 |
1362169094400 |
33405892200000 |
21 |
5410 |
1071470 |
29268100 |
1148047960900 |
31359891107000 |
22 |
5510 |
1056510 |
30360100 |
1116213380100 |
32075749251000 |
23 |
5560 |
1160190 |
30913600 |
1346040836100 |
35865649584000 |
24 |
5620 |
1236430 |
31584400 |
1528759144900 |
39051899692000 |
25 |
5670 |
1219730 |
32148900 |
1487741272900 |
39212977797000 |
26 |
5770 |
1054510 |
33292900 |
1111991340100 |
35107695979000 |
27 |
5830 |
1067110 |
33988900 |
1138723752100 |
36269895079000 |
28 |
5880 |
1160920 |
34574400 |
1347735246400 |
40138112448000 |
29 |
5930 |
1254310 |
35164900 |
1573293576100 |
44107685719000 |
30 |
5980 |
1262880 |
35760400 |
1594865894400 |
45161093952000 |
31 |
6040 |
1182960 |
36481600 |
1399394361600 |
43156273536000 |
32 |
6140 |
1086980 |
37699600 |
1181525520400 |
40978711208000 |
33 |
6190 |
1168390 |
38316100 |
1365135192100 |
44768148079000 |
34 |
6250 |
1270210 |
39062500 |
1613433444100 |
49617578125000 |
35 |
6300 |
1303430 |
39690000 |
1698929764900 |
51733136700000 |
36 |
6350 |
1242130 |
40322500 |
1542886936900 |
50085786925000 |
37 |
6410 |
1147300 |
41088100 |
1316297290000 |
47140377130000 |
38 |
6460 |
1110720 |
41731600 |
1233698918400 |
46352122752000 |
39 |
6510 |
1170660 |
42380100 |
1370444835600 |
49612687866000 |
40 |
6560 |
1276610 |
43033600 |
1629733092100 |
54937124096000 |
41 |
6620 |
1336020 |
43824400 |
1784949440400 |
58550274888000 |
42 |
6670 |
1292650 |
44488900 |
1670944022500 |
57508576585000 |
43 |
6720 |
1196990 |
45158400 |
1432785060100 |
54054153216000 |
44 |
6830 |
1182040 |
46648900 |
1397218561600 |
55140865756000 |
45 |
6930 |
1361950 |
48024900 |
1854907802500 |
65407512555000 |
46 |
7040 |
1255610 |
49561600 |
1576556472100 |
62230040576000 |
47 |
7090 |
1180040 |
50268100 |
1392494401600 |
59318368724000 |
48 |
7140 |
1192640 |
50979600 |
1422390169600 |
60800310144000 |
49 |
7190 |
1286450 |
51696100 |
1654953602500 |
66504447845000 |
50 |
7250 |
1379840 |
52562500 |
1903958425600 |
72527840000000 |
Сумма |
283320 |
57026320 |
1650368800 |
65750917004200 |
1931704504154000 |
Следовательно:
Уравнение регрессии
будет выглядеть следующим
y=-243391211624+42953612,9x
Для количественной оценки тесноты связи определим значение парного коэффициента корреляции:
Данное значение коэффициента корреляции положительное и намного больше единицы. Это говорит о том, что зависимость между рыночной стоимостью предприятия и чистой прибылью нелинейная.
Информация о работе Контрольная работа по «Экономическая оценка инвестиций»